情報フロー広告：データと戦う前に目的を考えよう

まず、私たちが実際に受けた事例をご紹介します。

Xiao Q は、ある情報フロープラットフォームに教育製品の投資およびフランチャイズ広告を掲載しました。わずか数日で多くのリードを獲得しました。彼は非常に満足し、このプラットフォームが非常に効果的であると感じました。しかし、手がかりをたどった後のカスタマーサービスからのフィードバックは、次のような理由で彼を少しイライラさせました。

リードの50%以上に対して電話で「興味はあるが時間がない。WeChatで追加してチャットしてください」と返信したが、その後のフォローアップはなかった。WeChatでの追加は受け入れられず、誰も電話に出なかった。

「これらのリードはすべて偽物ですか？すべて偽物ですか？もしそうなら、私は何をすべきですか？」彼は最悪の事態を考えずにはいられませんでした。「これらのプラットフォーム上のトラフィックが有効かどうかをどうやって判断すればいいのでしょうか？無効なトラフィックを見つけたら…どうすればいいのでしょうか？」

この同僚の気持ちは孤立したケースではありません。

多くのピッチャーは、配信データを分析するときに同じような感想を抱くでしょう。クリックや問い合わせは多いが、成功したコンバージョンは非常に少ない。そして、誰もが同じことを考えるでしょう。「トラフィック詐欺があるのではないか？」

皆さんが混乱していることについて、まずは交通違反とは何かについてお話ししましょう。

業界によって交通詐欺の定義は異なります。便宜上、ここでは交通詐欺を一時的に 3 つのタイプに分類します。

1 つ目は、機械を使用して実際の訪問者のアクセス動作をシミュレートすることです。主に、実際のアルゴリズムをシミュレートするプログラムを使用して、機械の不正行為を制御し、異なる IP アドレスを使用し、異なるアクセスと遅延条件を生成し、リアルタイムのクリック動作をシミュレートします。

2 つ目は、トロイの木馬プログラムやその他の手段を使用して、実際のユーザーの訪問をハイジャックすることです。たとえば、インターネットを閲覧しているときに、トロイの木馬がコンピューターに埋め込まれ、誤って、または誘導されて、いくつかの広告をクリックします。この広告は、実際のユーザーであるユーザーによってクリックされますが、実際には、広告主が望んでいるトラフィックと同じではありません。

3 番目の方法は、実際の人々を組織してトラフィックを不正に操作し、トラフィック量を増やすことです。多くの場合、コミュニティを組織し、検索するキーワード、クリックする広告の入り口、表示するページ数、滞在時間、カスタマー サービスとのやり取りの内容など、詳細な操作要件を伴うオーダー ブラッシング タスクを発行する特別な個人または企業があります。説明から、このタイプのトラフィックはシミュレーションの度合いが最も高く、訪問がリアルであるだけでなく、やり取りもリアルであるため、識別が困難であることがわかります。

しかし、どちらにしても、不正行為の本質は実際の訪問者の行動を模倣することなので、偽のトラフィックを識別するための私たちの考え方も統一することができます。

実際の訪問者の行動特性を基準として使用し、特定のトラフィックの行動の違いを比較して発見することで、偽のトラフィックを識別および検証できます。

たとえば、同じプラットフォーム上で、時間ディメンションをセグメント化し、ページ滞在時間、平均訪問深度、クリック ヒート マップ、訪問者の 1 日の訪問時間分布、コンバージョン ファネルなどの側面で、実際の訪問者と「疑わしい」訪問者の行動の違いを比較することで、偽のトラフィックがあるかどうかを判断できます。

他のプラットフォームのデータ指標も参照として使用できます。プラットフォームの背後には人がいるため、メディアの属性は異なっていても、人々の属性は一貫しており、アクセス動作は類似しており、お互いを参照することができます。

例えば、元々プラットフォームBで配信されていた広告が、現在はプラットフォームAで配信されている場合、両プラットフォームで同じ広告クリエイティブが使用されていると、両プラットフォームでクリエイティブをクリックしたユーザーの滞在時間、平均訪問深度、クリックヒートマップなどの指標の違いから、偽のトラフィックがないか補助的に判断することができます。

一部の大企業は、関連するすべての側面をデータモデルに組み込んで総合的な判断を行う特別な不正防止識別モデルを開発しています。本質的には、これも上記の原則に基づいており、実際の訪問者の行動特性を基準として使用しています。

訪問者の行動経路全体を監視する方法については、それを完了するために広告監視ツールが必要です。たとえば、有料ツールにはPtengine（Platinum Analysis）、ダブルクリックなどがあります。GoogleのGAなどの無料ツールはほとんどの広告主にとって十分ですが、ユーザーの技術要件は比較的高くなります。

上記の分析から、トラフィックの監視と分析には金銭的なコストがかかり、少なくともいくつかの技術的な障壁を克服する必要があることがわかります。ただし、大多数の中小規模の広告主にとって、広告予算やその他の実際的な要因（たとえば、プラットフォームが必ずしもユーザーアクセスデータを広告主に公開するわけではない場合など）を考慮すると、監視ツールを個別に購入することは費用対効果が低い可能性があります。では、この場合、広告主は偽のトラフィックの可能性にどのように対処すればよいのでしょうか?

私たちの提案は、一般的な環境と議論することではありません。

自分のプロジェクトの目的から始めて、終わりを念頭に置いて始めましょう。

情報フロー広告を掲載する目的がユーザー獲得であると仮定すると、本当に気にする必要があるのは実際の顧客獲得コストです。つまり、広告がもたらすユーザーの質や顧客獲得コストに問題があるとわかったとき、トラフィック詐欺があるかどうかを心配することに多くの時間を費やすのではなく、さまざまな配信方法とプラットフォームの中からより良い選択を行うことが必要なのです。

例えば、トラフィックの真正性を識別する条件がない場合、決済方法とプラットフォームのパフォーマンスに基づいて、現在の配信を継続するかどうかを判断できます。

この記事の冒頭の例を見てみましょう。

まずは現在の決済方法が適切かどうかを判断しましょう。特定の操作を実行するときは、まず参照システムを確立します。

ケース1：現在CPAに投資しており、各リードのコストが90元であると仮定すると、CPAを使用する前の有効ユーザー獲得の総コスト（総コストであることに注意してください！つまり、無効リードの取得コストが各有効コストに分散されます）を比較します。たとえば、ユーザーあたり220元です。CPAに投資した後（不正行為があるかどうかは考慮しません）、有効ユーザー獲得の総コストはユーザーあたり190元に削減されます。その後、CPAへの投資を継続します。トラフィックの一部に問題があると疑われる場合でも、総コストが削減されていれば、投資目的は達成されています。

状況 2 にも同じ考慮事項が適用されます。たとえば、元の合計コストが 1 個あたり 150 元だったのが、現在は 1 個あたり 190 元になっている場合は、以前の決済方法に戻すことができます。

（注：この分析を行う際には、顧客獲得コスト自体が増加傾向にあるかどうか、その他の関連要因を除外する必要があります）

したがって、基本的には次の式が得られます。

• ケース 1: 顧客獲得にかかる平均総コストが前回のキャンペーンの顧客獲得にかかる平均総コストよりも低い場合、キャンペーンは継続されます。
• ケース 2: 顧客獲得にかかる平均総コストが前回のキャンペーンの顧客獲得にかかる平均総コストよりも高い場合は、以前のアプローチに戻します。

言い換えると、 1人の顧客を獲得するための平均総コスト = 特定の配信期間の総投資額 ÷ その期間の有効なリード数

次に、プラットフォームに問題がないか確認します。配信の結果に基づいて、同じ情報フロー プラットフォームについて自分自身に質問することができます。

• 1. このプラットフォームの現在の顧客獲得コストは比較的理想的ですか?
• 2. 獲得した顧客の質は比較的高いですか？
• 3. 顧客獲得の効率は比較的速いですか?
• 4. 現在のプラットフォームと他のプラットフォームの間に連携はありますか?もしそうなら、他のプラットフォームでの顧客獲得にどの程度貢献していますか?

上記の質問に対する答えがすべて「はい」の場合は、投資を継続し、投資データの変化する傾向に引き続き注意を払い、タイムリーな調整と最適化を行ってください。

配送チャネル自体のトラフィックにどれだけの水があるかに関しては、配送プロセスにおける制御できない要素と一時的に見なすことができます。結局のところ、広告の目的は、偽のデータを求めてプラットフォームと戦うことではなく、次のような独自のマーケティングタスクを完了することです。

適切なプラットフォームで一致するユーザーを見つけ、行動を促す言葉を発し、継続的な最適化を通じて顧客獲得コストを最小限に抑えます。